#!/usr/bin/env python3

# inspiration :
# https://towardsdatascience.com/loading-data-from-openstreetmap-with-python-and-the-overpass-api-513882a27fd0
# https://geo.api.gouv.fr/adresse
# https://wiki.cartocite.fr/doku.php?id=umap:10_-_je_valorise_les_donnees_openstreetmap_avec_umap
# https://sites-formations.univ-rennes2.fr/mastersigat/Cours/Intro_Overpass.pdf

# usage des tags : https://taginfo.openstreetmap.org/tags/?key=amenity&value=bicycle_parking#combinations

# exemple URL données pour umap : https://www.velocite63.fr/velocite63/OSM/stationnements_velos_publics.json
# penser à cocher "proxy" dans la rubrique "données distantes" du calque

# export ODS :
# https://pythonhosted.org/pyexcel-ods/
# pip3 install pyexcel-ods3

import requests
import json
import time
from pyexcel_ods3 import save_data
from collections import OrderedDict
import os
from osm_vc63 import errors
from osm_vc63 import requetes
from osm_vc63.utils import Utils

overpass_url = "http://overpass-api.de/api/interpreter"
geo_api_url = "https://api-adresse.data.gouv.fr"
dossier_sauvegarde = "resultats/"

# nombre maxi de retries quand echec API
max_retry = 4

# delai en secondes entre les tentatives
retry_delay = 120


# id du département "Puy de Dôme" : 7406
# id Riom : 1693144
# id Clermont : 110866
# id Romagnat : 138269

# l'id de l'area se calcule en ajoutant 3600000000 au numéro de l'objet OSM
aire_de_recherche = str(3600000000 + 110866)


# ----------------------------------------------

trad_bicycle_parking = {
    "stands": "Arceaux",
    "wall_loops": "Pince roues",
    "rack": "Râteliers",
    "anchors": "Ancrage",
    "shed": "Abri collectif",
    "bollard": "Potelet",
    "lockers": "Abris individuels",
    "wide_stands": "Arceaux espacés",
    "ground_slots": "Fente dans le sol",
    "building": "Bâtiment",
    "informal": "Informel",
    "wave": "Râteliers",
    "streetpod": "Arceaux",
    "tree": "Arbre à bicyclettes",
    "crossbar": "Barre",
    "rope": "Câble",
    "two-tier": "Deux étages",
    "floor": "Sol",
    "handlebar_holder": "Accroche-guidons",
}


def executer_requete_et_exporter_resultats(
    nom_req, critere, aire_de_recherche, overpass_query_fields
):

    utils = Utils(overpass_url, geo_api_url, dossier_sauvegarde)
    data = utils.run_overpass_query(critere, aire_de_recherche)

    nb_elements = len(data["elements"])

    print("Nombre d'elements : " + str(nb_elements))
    """
    print("Géocodage inversé : ", end="", flush=True)

    # @TODO : optimiser en faisant un appel au service /reverse/csv/ plutot que le service unitaire /reverse/

    for element in data["elements"]:

        if (element["type"] == "node") :    
            rev_geocode = run_reverse_geocoding(element["lat"], element["lon"])
        else :
            rev_geocode = run_reverse_geocoding(element["center"]["lat"], element["center"]["lon"])

        api_adresse = rev_geocode["features"][0]

        element["tags"]["api_adresse:geometry:coordinates:lon"] = api_adresse["geometry"]["coordinates"][0]
        element["tags"]["api_adresse:geometry:coordinates:lat"] = api_adresse["geometry"]["coordinates"][1]

        element["tags"]["api_adresse:properties:label"] = api_adresse["properties"]["label"]
        element["tags"]["api_adresse:properties:score"] = api_adresse["properties"]["score"]

        if ("housenumber" in api_adresse["properties"]) :
            element["tags"]["api_adresse:properties:housenumber"] = api_adresse["properties"]["housenumber"]
        
        element["tags"]["api_adresse:properties:type"] = api_adresse["properties"]["type"]
        
        element["tags"]["api_adresse:properties:name"] = api_adresse["properties"]["name"]
        element["tags"]["api_adresse:properties:postcode"] = api_adresse["properties"]["postcode"]
        element["tags"]["api_adresse:properties:citycode"] = api_adresse["properties"]["citycode"]
        element["tags"]["api_adresse:properties:city"] = api_adresse["properties"]["city"]

        if ("street" in api_adresse["properties"]) :    
            element["tags"]["api_adresse:properties:street"] = api_adresse["properties"]["street"]
        
        element["tags"]["api_adresse:properties:attribution"] = rev_geocode["attribution"]
        element["tags"]["api_adresse:properties:licence"] = rev_geocode["licence"]
        
        
        # traduction
        if "bicycle_parking" in element["tags"]:
            element["tags"]["bicycle_parking"] = trad_bicycle_parking[element["tags"]["bicycle_parking"]]
        
        print("X", end="", flush=True)
        
        #else :
        #    print("-", end="", flush=True)
            
    print()
    """

    export_json = utils.nettoyage_json_pour_umap(data, overpass_query_fields)

    # Sauvegarde
    os.makedirs(dossier_sauvegarde, exist_ok=True)

    utils.save_as_json(export_json, nom_req)
    utils.save_as_ods(overpass_query_fields, data, nom_req)


def main():
    for req in requetes.reqs:

        for nb_essai in range(max_retry):  # on tente max_retry fois
            try:
                executer_requete_et_exporter_resultats(
                    req.nom, req.critere, aire_de_recherche, req.champs
                )
                break
            except errors.ApiError:

                if nb_essai == max_retry:
                    print("trop d'erreurs d'API - abandon")
                exit()

                print("erreur API - on retente dans " + str(retry_delay) + "s")

            time.sleep(retry_delay)

    print("Fini")


if __name__ == "__main__":
    main()